在这个例子中，我们假设我们要缓存一个API的响应结果，并在下次请求相同API时直接返回缓存的结果。...如果命中缓存，则直接输出响应结果并结束请求处理。 如果没有命中缓存，则从API获取响应结果，并将其写入缓存。...如果再次请求相同的API，那么响应结果将直接从缓存中获取，并被输出到客户端。 通过这个例子，我们可以看到，使用OpenResty和Lua可以非常方便地实现缓存机制。...这样可以充分利用多核CPU的优势，提高系统的并发处理能力。 2、使用多个缓存实例：为了避免单个缓存实例成为系统的瓶颈，我们可以在不同的nginx worker进程中使用多个缓存实例。...3、使用LRU淘汰策略：在缓存容量有限的情况下，当缓存达到容量上限时，需要使用一种缓存淘汰策略来删除不常用的缓存项，以释放空间给新的缓存项。
/cache-to 逻辑，配置 SCCACHE_GHA_ENABLED: "true" 即可 • 支持多种语言：sccache 同时支持缓存 C/CPP，Rust，nvcc 多种语言的不同编译器，以 Rust...试试 Sccache 吧，任何不爽的地方请到 issues[6] 反馈，同时欢迎参与贡献～ ---- 接下来的部分我会首先介绍 Github Action Cache Service 的内部 API 和它的工作原理...创建缓存 POST /caches/[cache_id] 在所有的缓存内容都创建完毕后，可以使用这个 API 来创建缓存。只有在这个 API 响应成功后，缓存才能被查询到。...rust-cache 的优势是整个过程只会调用一次 GHA Cache 的 API，很少会触发 rate limit，缺点是一旦 cache 没有命中，就需要完全从零构建。...总结 Sccache 以一种全新的方式使用 GHA Cache 来对 Rust 项目进行编译加速，相比于现存的方案有如下优点： • 部署配置更容易 • 支持多种语言 • 大部分场景下更快 • 并发任务友好
通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。 由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。...在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。 互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。 2、缓存的设计（粒度和策略） 通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。...还有另一种情况，假设其他地方也需要获取该对象对应的数据时（比如其他地方也需要获取单个用户信息），如果缓存的是单个对象，则可以直接命中缓存，反之，则无法直接命中。这样更加灵活，缓存命中率会更高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。...尽可能的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热点业务上，通过缓存预加载（预热）、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。
，同时，结合另一个 java8 的新特性 -- Lambda 表达式，可以极大地提升编程效率，增加代码可读性 基于 jvm 底层的硬件优化，streams api 可以十分方便的利用多核性能，达到并发编程的效果...很像是迭代器的函数式编程版本 和迭代器一样，stream 也是对集合单向遍历一次，并且不可以回头往复，但不同的是，stream 支持了这个过程的自动并发执行，并且将遍历过程变得更加简洁易读 2.3 Stream...2.4.2 Streams API 版本 下面，我们使用 Streams API 来优化上面的代码，整个流程就会显得简单了很多： private static List sortStudents...版本的代码显然更加简洁和清晰，可读性、可维护性都有了显著提升，并且如果使用并发模式，Streams API 版本还会在性能上得到增强 由此可见，如果熟练掌握了 Streams API，那么在你的开发过程中...操作 在一系列 Intermediate 操作之后，一定需要一个终极操作，来对流中的数据做最终的处理，这个“终极操作”就是 Terminal 操作，它包括： forEach -- 对流中每个元素执行相同的操作
一、缓存命中率的介绍 命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。 不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。原因可能是由于缓存中根本不存在，或者缓存已经过期。...通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。 由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。...在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。 互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。 2、缓存的设计（粒度和策略） 通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。...尽可能的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热点业务上，通过缓存预加载（预热）、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。
本文来源 | http://sina.lt/guJC 缓存命中率的介绍 命中：可以直接通过缓存获取到需要的数据。 不命中：无法直接通过缓存获取到想要的数据，需要再次查询数据库或者执行其它的操作。...通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。 由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。...在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。 互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。 缓存的设计（粒度和策略） 通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。...尽可能的聚焦在高频访问且时效性要求不高的热点业务上（如字典数据、session、token），通过缓存预加载（预热）、增加存储容量、调整缓存粒度、更新缓存等手段来提高命中率。
根据不同的场景，合理设置最大元素（空间）的值，在一定程度上可以提高缓存的命中率，从而更有效的使用缓存。...LRU（最近最少使用）：无论元素是否过期，根据元素最后一次被使用的时间戳，清除最远使用时间戳的元素，释放空间。算法主要是比较元素最近一次被获取的时间，在热点数据场景下，可以选择这种策略。...业务需求对实时性的要求，直接会影响到缓存的过期时间和更新策略。实时性要求越低，就越适合缓存。在相同Key和相同请求数的情况下，缓存的时间越长，命中率就会越高。...其实这忽略了一个重要因素--并发。通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。...解决办法：在缓存更新或者过期的情况下,先尝试获取到lock,当更新完成后,尝试释放锁,其他的请求只需要牺牲一定的等待时间 （3）缓存穿透 在高并发的场景下,如果某一个key被高并发的访问没有被命中,出于对容错性的考虑会尝试从后端的数据库获取
HugeCTR 后端通过使用在多个模型实例之间共享的嵌入缓存来支持跨多 GPU 的并发模型推理。...HugeCTR 后端还提供以下功能： 并发模型执行：多个模型和同一模型的多个实例可以在同一 GPU 或多个 GPU 上同时运行。...这意味着无论需要部署多少个模型，只要这些模型是使用 HugeCTR 训练的，它们都可以通过相同的 HugeCTR 后端 API 加载。注意：在某些情况下，可能需要针对每个模型相应更新其配置文件。...场景2：一个GPU（Node 2）部署多个模型来最大化GPU资源，这需要在并发实例数量和多个嵌入缓存之间取得平衡，以确保有效使用 GPU 内存。...通过使用变体CSR数据格式，模型可以在从请求中读取数据时获取特征字段信息。此外，也可以通过避免过多的请求数据处理来加快推理过程。
数据聚合服务使用Redis集群来做数据缓存服务，但是用户可以通过恶意构造数据的方式，让请求越过Redis层，每次都打到第三方请求（缓存穿透）；同时缓存的数据有生存期，在数据失效的那一刻，可能有大量请求打到第三方服务...2 实例 [hedox8syra.png] 品牌橱窗、CF奖展品 这两个接口，其中品牌橱窗是个性化数据，当用户未登录时（游客），看到的是相同的数据，用户登录之后，看到的是个性化的数据（每个人看到的不同）...3.2 缓存击穿问题 每个redisKey的逻辑过期时间为5min，针对redisKey失效，大量请求同时并发打到后台服务的问题，这里使用redis实现一个分布式锁来解决。...[cejw7indqv.png] 采用setnx命令来实现redis分布式锁，若setnx成功，表示获取到了锁，则请求第三方服务，并将数据更新到redis，释放锁；没有获取到锁的进程，可以直接返回默认数据...[image.png] 使用ristretto来做内存缓存，可以控制缓存的时间、数量、大小、淘汰策略等。
例如连续查询 7 天的时间序列，会被自动拆解为 7 个 1天的时间序列查询，分发到多个 Broker，此时可以利用多个 Broker 来进行并发查询，减少单个 Broker 的查询负载，提升整体性能。...但每个查询各不相同，不是这次讨论的重点。 本次优化的重点是基于查询时间范围的子查询分解，而对于时间序列子查询分解的方案则是按照「天」来分解，每个查询都会得到当天的全部数据，由业务逻辑层来进行合并。...只需要将调用 DruidBorker 获取数据，异步写入缓存中，同时该子查询缓存的修改的时间即可。 缓存命中 在谈论命中之前，首先引入一个概念「阈值时间(threshold_time)」。...对此，微信团队使用了如下方案： 缓存的设计采用了多级冗余模式，即每天的数据会根据不同时间粒度：天级、4小时级、1 小时级存多份，从而适应各种粒度的查询，也同时尽量减少和 Redis 的 IO 次数。...每个查询都会被分解为 N 个子查询，跨度不同时间，这个过程的粗略示意图如下： 举个例子：例如 04-15 13:23 ～ 04-17 08:20 的查询，会被分解为以下 10 个子查询： 04-15
缓存并发问题 缓存并发问题通常发生在高并发的场景下, 当一个缓存key过期时,有大量的请求在获取该缓存key, 多个请求同时发现缓存过期, 因此多个请求会同时访问数据库来查询最新数据, 并且回写缓存,...使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大 软过期....缓存穿透问题 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下，这就导致数据库中并发的去执行了很多不必要的查询操作...同时，也需要保证缓存数据的时效性。 2.单独过滤处理 我们通常将空值缓存起来，再次接收到同样的查询请求时，若命中缓存并且值为空，就会直接返回，不会透传到数据库，避免缓存穿透。...缓存雪崩是由缓存同时失效造成的 通常的解决办法是对不同的数据使用不同的失效时间，甚至对相同的数据、不同的请求使用不同的失效时间.
通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。...select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。...因此在业务操作进行前获取需要锁的数据的当前版本号，然后实际更新数据时再次对比版本号确认与之前获取的相同，并更新版本号，即可确认这之间没有发生并发的修改。...同时,不同的应用对读一致性和事务隔离程度的要求也是不同的,比如许多应用对“不可重复读"和“幻读”并不敏感,可能更关心数据并发访问的能力。...5.mysql索引底层哪种数据结构的 B+Tree的搜索与B-Tree也基本相同，区别是B+Tree只有达到叶子结点才命中（B-Tree可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
当然，两者也还是有点差异的，比如Caffeine创建对象时不支持使用concurrencyLevel来指定并发量（因为改进了并发控制机制），这些我们在下面章节中具体介绍。...之前在Guava Cache的介绍中，有提过Guava Cache的策略是在请求的时候同时去执行对应的清理操作，也就是读请求中混杂着写操作，虽然Guava Cache做了一系列的策略来减少其触发的概率，...作为以替换Guava Cache为己任的后继者，Caffeine在缓存容器对象创建时的相关构建API也沿用了与Guava Cache相同的定义，常见的方法及其含义梳理如下： 方法 含义说明 initialCapacity...基于个性化定制的逻辑来实现过期处理（可以定制基于新增、读取、更新等场景的过期策略，甚至支持为不同记录指定不同过期时间） weighter 入参为一个函数式接口，用于指定每条存入的缓存数据的权重占比情况。...map格式的结果，没有命中缓存的部分会执行回源操作获取 getIfPresent 不执行回源操作，直接从缓存中尝试获取key对应的缓存值 getAllPresent 不执行回源操作，直接从缓存中尝试获取给定的
随着业务逻辑越来越复杂，用户数和访问量的激增，我们的系统需要支撑更多的并发量，同时对应用服务器和数据库服务器的计算能力和IO读写能力要求也越来越高。...因此整体上看，Ehcache的集成和使用还是相对比较简单便捷的，提供了完整的各类API接口。...这里，Guava Cache秉承了ConcurrentHashMap的设计思路与理念，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求。...（3）GuavaCache的使用方法 Guava Cache提供Builder模式的CacheBuilder构建器来创建本地缓存的方式，十分方便高效，同时可以利用其提供的各种缓存参数根据不同的业务应用场景进行灵活配置...如果没有命中则可以通过某个方法来获取这个值，不同的地方在于Cacheloader的定义比较宽泛，是针对整个cache定义的，可以认为是统一的根据key值load value的方法。
表I显示了不同设备的规格。 A. 测量设置 稍后描述的所有低级基准测试都使用相同的基本测量方法，该方法由三个主要组件组成：软件应用程序编程接口 (API)、硬件模块和上述片上 CCIX 组件。...请注意，我们将地址随机化以强制 SC 未命中，从而确保我们感兴趣的 CCIX 传输实际发生。 称为 CCIX 流量生成器 (CTG) 的硬件模块使用获取/存储方法来捕获 CCIX延迟。...因此，队列可以同时包含多个锁条目。通过对记录版本标识符应用哈希函数来计算存储桶位置。图 8 显示了两个并发进程的示例，一个在主机上，一个在设备上，请求相同记录版本（即 Rv2）的锁。...稍后，主机尝试也请求相同的锁。由于锁队列的第一个槽已经被占用，主机无法获取锁，并将其请求附加到锁队列的尾部并等待。一旦设备完成，它通过将整个队列向左移动来释放锁，将现在位于队列头的锁授予下一个进程。...然后主机获取锁并且可以继续执行。 图8 共享锁表中的单个哈希桶（用于哈希键 2）的示例，来自主机和设备的并发锁请求在桶中排队等待相同的记录版本。
1 缓存穿透 缓存穿透指的是使用不存在的key进行大量的高并发查询，这导致缓存无法命中，每次请求都要穿透到后端数据库系统进行查询，使数据库压力过大，甚至使数据库服务被压死。...2 缓存并发 缓存并发的问题通常发生在高并发的场景下，当一个缓存key过期时，因为访问这个缓存key 的请求量较大，多个请求同时发现缓存过期，因此多个请求会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，这样会造成应用和数据库的负载增加...我们通常有3种方式来解决这个问题。 分布式锁 使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。...，其他线程这时看到延长了的过期时间，就会继续使用旧数据，等派遣的线程获取最新数据后再更新缓存。...通常的解决办法是对不同的数据使用不同的失效时间，甚至对相同的数据、不同的请求使用不同的失效时间，例如，我们要缓存user数据，会对每个用户的数据设置不同的缓存过期时间，可以定义一个基础时间，假设10秒，
这样后面的请求，再拿相同的用户id发起请求时，就能从缓存中获取空数据，直接返回了，而无需再去查一次数据库。...实际过期时间 = 过期时间 + 1~60秒的随机数这样即使在高并发的情况下，多个请求同时设置过期时间，由于有随机数的存在，也不会出现太多相同的过期key。...当然，还需要有个job，每隔一定时间去从redis中获取数据，如果在最近一分钟内可以获取到两次数据（这个参数可以自己定），则把全局开关关闭。后面来的请求，又可以正常从redis中获取数据了。...流程图如下：缓存命中：直接从缓存中获取数据。缓存不命中：无法从缓存中获取数据，而要从数据库获取其他途径获取数据。我们肯定是希望缓存命中率越高越好，这样接口的性能越好，但实际工作中却经常啪啪打脸。...因为可能会出现缓存不存在，或者缓存过期等问题，导致缓存不能命中。那么，如何提升缓存的命中率呢？7.1 缓存预热我们在API服务启动之前，可以先用job，将相关数据先保存到缓存中，做预热。
这给缓存管理带来了新的挑战，如何在保证扩展性的同时满足高并发数据处理的需求。如果缓存管理中的页替换算法不支持扩展，则可能会严重降低系统的性能。...大多数替换算法会使用锁来保护数据结构，但并发访问也会引起大量锁竞争。通常的做法是通过修改替换算法来降低竞争，如使用时钟算法来近似实现LRU替换。不幸的是，这种修改通常会破坏原始算法的缓存命中率。...为了保证查找时间，通常会使用大量桶，这样就降低了多个线程访问相同桶的概率。(2)如果多个线程不修改桶，则多个线程可以同时访问该桶。...现有数据库系统中的替换算法在每次页访问时都需要获取锁。获取锁的总开销会随着访问频率的增加而增加(通常发生在高并发的数据库系统中)。我们使用一种称为批量的技术来分摊并降低多个页访问造成的开销。...这样无论使用哪种替换算法都不会发生未命中的情况。使用不同缓存管理器的PostgreSQL系统之间的性能差异完全来自其实现的可扩展性上的差异，而非命中率。因此可扩展性越高，观察到的性能越好。
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